SCB-dataset: A Dataset for Detecting Student Classroom Behavior

要約

深層学習手法を使用して生徒の教室での行動を自動的に検出することは、生徒の授業成績を分析し、指導効果を高めるための有望なアプローチです。
しかし、学生の行動に関する公的に利用可能なデータセットが不足していることが、この分野の研究者にとって課題となっています。
この問題に対処するために、実際のシナリオを反映する生徒の教室行動データセット (SCB データセット) を提案します。
私たちのデータセットには、挙手行動に焦点を当てた 11,248 個のラベルと 4,003 個の画像が含まれています。
YOLOv7 アルゴリズムを使用してデータセットを評価し、最大 85.3% の平均精度 (マップ) を達成しました。
私たちは、私たちのデータセットが生徒の行動検出の分野における将来の研究のための強固な基盤として機能し、この分野のさらなる進歩を促進できると信じています。私たちの SCB データセットは、https://github.com/Whiffe/SCB- からダウンロードできます。
データセット

要約(オリジナル)

The use of deep learning methods for automatic detection of students’ classroom behavior is a promising approach to analyze their class performance and enhance teaching effectiveness. However, the lack of publicly available datasets on student behavior poses a challenge for researchers in this field. To address this issue, we propose a Student Classroom Behavior dataset (SCB-dataset) that reflects real-life scenarios. Our dataset includes 11,248 labels and 4,003 images, with a focus on hand-raising behavior. We evaluated the dataset using the YOLOv7 algorithm, achieving a mean average precision (map) of up to 85.3%. We believe that our dataset can serve as a robust foundation for future research in the field of student behavior detection and promote further advancements in this area.Our SCB-dataset can be downloaded from: https://github.com/Whiffe/SCB-dataset

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